모바일 환경에 적합한 DNN 기반의 악성 앱 탐지 방법에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 유진현 | - |
dc.contributor.author | 서인혁 | - |
dc.contributor.author | 김승주 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-03T12:00:47Z | - |
dc.date.available | 2021-09-03T12:00:47Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5891 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85246 | - |
dc.description.abstract | 스마트폰 사용자가 증가하고 스마트폰이 다양한 서비스와 함께 일상생활에서 널리 사용됨에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 안드로이드는 2012년 이후로 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰 운영체제이지만, 안드로이드 마켓의 개방성으로 인해 수많은 악성 앱이 마켓에 존재하며 사용자에게 위협이 되고 있다. 현재 대부분의 안드로이드 악성 앱 탐지 프로그램이 사용하는 규칙 기반의 탐지 방법은 쉽게 우회가 가능할 뿐만 아니라, 새로운 악성 앱에 대해서는 대응이 어렵다는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 앱의 정적 분석과 딥러닝을 결합하여 스마트폰에서 직접 악성 앱을 탐지할 수 있는 방법을 제안한다. 수집한 6,120개의 악성 앱과 7,000개의 정상 앱 데이터 셋을 가지고 제안하는 방법을 평가한 결과 98.05%의 정확도로 악성 앱과 정상 앱을 분류하였고, 학습하지 않은 악성 앱 패밀리의 탐지에서도 좋은 성능을 보였으며, 스마트폰 환경에서 평균 10초 내외로 분석을 수행하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 모바일 환경에 적합한 DNN 기반의 악성 앱 탐지 방법에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | Study on DNN Based Android Malware Detection Method for Mobile Environment | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김승주 | - |
dc.identifier.doi | 10.3745/KTCCS.2017.6.3.159 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, v.6, no.3, pp.159 - 168 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | - |
dc.citation.volume | 6 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 159 | - |
dc.citation.endPage | 168 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002209925 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 스마트폰 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 안드로이드 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 악성 앱 탐지 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Smartphone | - |
dc.subject.keywordAuthor | Android | - |
dc.subject.keywordAuthor | Malware Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
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